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如何使用富有洞察力的ML方法增强您的分析

2022-08-30 09:25:504636

使用机器学习从数据分析中获得更多价值的方法

您知道53% 的公司使用数据分析技术吗？这些公司中的大多数都发现这是非常有用的。当与机器学习结合使用时，它可能更有价值。

机器学习帮助公司从分析中获得更多价值

使用分析来帮助开展业务有很多好处。如果您同时利用机器学习，您将从分析中获得更多价值。

一段时间以来，分析一直在影响公司的收入。如今，越来越多的组织正在接受分析的使用。他们正在更深入地挖掘数据以提高效率、获得竞争优势并进一步增加利润。这就是企业寻求利用机器学习 (ML) 的原因。他们需要更全面的分析策略来实现这些业务目标。

多年来，Microsoft Excel、Google sheet 等电子表格程序以及 Microsoft Power BI 等更复杂的程序一直是数据分析的主要工具。然而，快速变化的商业环境需要更复杂的分析工具，以便快速做出高质量的决策并为未来建立预测。这些工具可帮助公司提高生产力、降低成本并实现其他目标。

如果您必须：您肯定需要采用更高级的方法：

处理来自不同来源的大量数据
找到它们之间复杂的隐藏关系
做出预测
检测异常模式等

在本文中，我们将分享一些使用 ML 改进分析的最佳实践。

改善分析的顶级 ML 方法

时代在变——变得更好！如今，您可以使用许多先进的 ML 方法来增强您的分析并获得有关如何优化业务流程、改进决策、建立正确的客户关系以及利用您的市场主张的宝贵见解。让我们深入挖掘。

聚类

Сlustering 是一种根据它们之间的相似性对多个数据点进行聚类的方法，因此它们更易于解释和管理。Сlustering 使用 ML 方法通过使用其众多参数或属性来创建计算机数据集群，这对于人类主导的集群来说更加困难。集群完成后，领域专家可以解释这些集群以更好地了解业务或将其应用于不同的分类。有许多现成的 BI 解决方案可让您对数据进行分组。但是，如果您由于大量数据和特定任务而需要自定义数据处理，或者愿意省钱，您可以从创建特定的 ML 模块中受益，该模块将按照您需要的方式处理数据。

使用数据聚类的方法有很多，例如图像处理、客户细分、医学成像等。例如，营销经理可以运行聚类分析，根据客户的购买模式或偏好对其进行细分。此外，当您处理大型非结构化数据集时，通常会使用聚类分析。聚类可以帮助您处理大型数据集并快速将它们组织成更有用的东西，而无需定义完整的算法。例如，保险公司使用聚类分析来检测虚假索赔，而银行则使用它来评估信用度。

预测分析

预测分析使用历史数据来预测未来趋势和模型、确定关系、识别模式、发现关联等等。基本上，预测分析回答了这样一个问题：“根据我现有的数据，最有可能发生什么，我能做些什么来改变这个结果？” 尽管大多数 BI 工具都有开箱即用的预测分析解决方案，但存在先决条件和限制。他们通常拥有昂贵的许可证，为普通客户简化，并阻止单一供应商内的解决方案。虽然现有工具涵盖了典型用例，但下一步是设置自定义预测模块以完美满足您的需求和配置。

基于机器学习的预测分析应用数不胜数，包括销售预测、风险评估、财务建模、预测性维护、库存预测等。预测分析已成功应用于不同行业，如电子商务、电信、营销、银行、保险、或能量，仅举几例。例如，使用预测分析，与基本分析工具相比，产品经理可以更准确地预测和减少客户流失。

异常检测

异常检测 (AD) 系统要么由专家为数据配置阈值手动创建，要么通过使用 ML 检查可用数据自动创建。对于数据最终会发生变化的环境（例如欺诈），手动部署可能不是一个好的解决方案，因为它构建了一个无法适应的系统。ML 符合工程师创建性能更好的自适应 AD 系统的目标。由 ML 提供支持的异常检测可以自动处理大量数据，甚至可以检测到单一出现的异常，而在聚合数据分析中不会检测到它。

通过异常检测，您可以轻松识别可疑的用户组、有缺陷的产品或客户数据中的异常。异常检测已成功用于优化各种行业的业务运营，例如银行、金融服务、零售、制造、IT 和电信、国防和政府、医疗保健等。例如，制造公司依靠异常检测来快速查明设备故障。

可解释的人工智能

在技术影响人们生活的领域，了解人工智能算法背后的内容以及做出决策的基础至关重要。潜在 AI 采用者的一个典型担忧是，通常不清楚该技术是如何得出某些结论的。这就是可解释人工智能发挥作用的地方。可解释的 AI 是下一代 AI，它打开了一个黑匣子，因此人们可以理解 AI 算法内部的逻辑。据NMSC 称，到 2030年，全球可解释人工智能市场将达到 217.8 亿美元。

可解释人工智能在人工智能模型的可信度和可理解性至关重要的领域得到应用，例如医疗保健、自动化运输、制造、银行和保险，以及预测性维护、自然资源勘探和气候变化建模等关键任务应用.例如，解释的人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病，例如使用 MRI 图像检测癌症，该图像识别可能是肿瘤的可疑区域。